程齐凯

作品数：57被引量：707H指数：16
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发文主题：词汇网络非物质文化遗产关键词文本挖掘更多>>
发文领域：文化科学自动化与计算机技术语言文字政治法律更多>>
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智能情报技术:内涵、边界与体系
《情报学报》2025年第1期1-9,共9页姚长青 程齐凯 王莉军 刘家伟 
新一代人工智能国家科技重大专项项目“高可靠科技文献智能引擎关键技术研发与示范应用”(2023ZD0121500);国家自然科学基金重点项目“数智赋能的科技信息资源与知识管理理论变革”(72234005);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2042023kf0220)。
情报工作正经历着从传统模式向智能化模式的深刻转型。从早期的智能检索到当前的大模型驱动的智能情报理解,情报技术已逐步从“智能+情报”和“智能for情报”等演化为“智能即情报”和“情报即智能”的新模式。本文详细探讨了智能情报...
关键词：智能情报技术 技术体系 人工智能 情报技术 
基于大模型的科研设备成本评估框架
《情报工程》2024年第5期99-114,共16页程齐凯 雷道宇 石湘 刘寅鹏 
国家自然科学基金面上项目“基于机器阅读理解的科学命题文本论证逻辑识别”(72174157);国家自然科学基金重点项目“数智赋能的科技信息资源与知识管理理论变革”(72234005)。
[目的/意义]提出一种创新的基于大模型的科研设备成本评估框架,旨在解决传统成本评估方法中的局限性,如成本评估的不精确性和效率低下问题。自动化地从科研论文中抽取实验材料与设备信息,并设计科研设备成本估算模型,从而精准和高效地...
关键词：信息抽取 大模型 高效微调 成本估算框架 
大模型驱动的学术文本挖掘--推理端指令策略构建及能力评测被引量：4
《情报学报》2024年第8期946-959,共14页陆伟 刘寅鹏 石湘 刘家伟 程齐凯 黄永 汪磊 
国家自然科学基金重点项目“数智赋能的科技信息资源与知识管理理论变革”(72234005);国家自然科学基金面上项目“基于机器阅读理解的科学命题文本论证逻辑识别”(72174157)。
大型语言模型突出的任务理解和指令遵循能力,使用户可以通过简单的指令交互完成复杂的信息处理任务。科技文献分析领域正在积极探索大模型的应用,但尚未形成对指令工程技术和模型能力边界的系统性研究。本文以学术文本挖掘任务为切入点...
关键词：大模型 学术文本挖掘 指令工程 能力评测 
基于先验提示模板的冲突事件抽取方法研究
《情报科学》2024年第4期1-8,共8页陆伟 冯子琨 程齐凯 石湘 熊资 
国家自然科学基金面上项目“基于机器阅读理解的科学命题文本论证逻辑识别”(72174157)。
【目的/意义】针对冲突事件领域数据集较少,现有事件抽取方法强依赖于大量数据,在低资源场景上面临着训练效果差、泛化能力不足的问题,本文提出了一种基于先验提示模板的小样本事件抽取方法PriorPromptEE。【方法/过程】本文首先基于“...
关键词：冲突事件 事件抽取 小样本 提示学习 提示模板构造 
数智赋能信息资源管理新路径:指令工程的概念、内涵和发展被引量：16
《图书情报知识》2024年第1期6-11,共6页陆伟 汪磊 程齐凯 刘家伟 黄永 
国家自然科学基金重点项目“数智赋能的科技信息资源与知识管理理论变革”(72234005)和国家自然科学基金面上项目“基于机器阅读理解的科学命题文本论证逻辑识别”(72174157)的研究成果之一。
新一轮科技革命和产业变革方兴未艾,大数据、人工智能等系列数智技术对信息资源管理学科产生了深远影响。在大模型背景下,指令工程通过高质量、体系化、流程化的指令设计引导模型生成结果,是高效发挥大模型能力的重要途径,可以用于解决...
关键词：指令工程 大模型 信息资源管理 数智赋能 
数智赋能的科研创新——基于数智技术的创新辅助框架探析被引量：18
《情报学报》2023年第9期1009-1017,共9页陆伟 马永强 刘家伟 杨金庆 程齐凯 
国家自然科学基金重点项目“数智赋能的科技信息资源与知识管理理论变革”(72234005);国家自然科学基金面上项目“基于机器阅读理解的科学命题文本论证逻辑识别”(72174157)。
以ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)为代表的人工智能大模型在文本生成、人机对话等方面展现出了优异的性能。在大模型背景下,大数据、人工智能等数智技术在赋能科研创新方面表现出重要的现实价值。当前的科技信息资...
关键词：数智赋能 ChatGPT 人工智能大模型 科学智能 科研创新全过程 创新辅助框架 
ChatGPT为代表的大模型对信息资源管理的影响被引量：144
《图书情报知识》2023年第2期6-9,70,共5页陆伟 刘家伟 马永强 程齐凯 
国家自然科学基金重点项目“数智赋能的科技信息资源与知识管理理论变革”(72234005);国家自然科学基金面上项目“基于机器阅读理解的科学命题文本论证逻辑识别”(72174157)的研究成果之一。
OpenAI发布的新一代对话型语言模型―ChatGPT,展现了自然流畅的对话能力。原本被认为不太可能的通用人工智能曙光重现。以ChatGPT为代表的大模型是数智时代的典型技术和应用创新。面对ChatGPT强大的信息加工、荟萃、整合和生成能力,信...
关键词：ChatGPT 大模型 信息资源管理 
多模态内容资源编目及知识表示研究
《数字图书馆论坛》2022年第11期26-33,共8页刘沛鹞 罗卓然 魏家泽 程齐凯 
国家重点研发计划课题“服务内容资源知识表示、分类与编码和自动编目技术研究”(编号:2019YFB1404702)资助。
在多模态信息资源体量快速增长的环境下,为更有效地对内容资源开展编目及知识表示工作,本文从多模态的角度出发,探讨在“实体-属性-关系”结构下多模态资源编目可行性,提出一种适用于多模态资源的编目框架M-RDA、梳理内容资源模态归一...
关键词：多模态资源 编目 RDA 知识表示 
学术文本词汇功能识别--在论文新颖性度量上的应用被引量：14
《情报学报》2022年第7期720-732,共13页罗卓然 陆伟 蔡乐 程齐凯 
国家社会科学基金重大项目“基于认知计算的学术论文评价理论与方法研究”(17ZDA292)。
为进一步挖掘学术论文新颖性的丰富内涵,本文以组合创新理论为基础,开展了基于词汇功能的学术论文新颖性度量研究。以ACM(Association for Computing Machinery)Digital Library收录的论文为数据,提出了面向CS(computer science)领域进...
关键词：新颖性度量 词汇功能 问题-方法组合 预训练模型 
基于细粒度关键词引用网络的领域知识多维分析被引量：2
《情报学报》2022年第7期733-744,共12页王佳敏 陆伟 程齐凯 秦春秀 
国家自然科学基金面上项目“基于多语义信息融合的学术文献引文推荐研究”(71673211)。
针对关键词引用网络中存在的节点语义角色缺失和关联关系单一的局限,本文通过学术文本语义功能增强网络中节点及其关联关系的语义信息,提出了一种细粒度关键词引用网络。首先对学术文本内容进行解析,抽取文献关键词、引用关联、引文上...
关键词：关键词引用网络 多维关联分析 词汇功能 引用功能 细粒度知识演化 
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